模型部分pytorch代码如下：model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 8 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) 这是一个8分类的表情数据集，帮我用pytorch实现混淆矩阵可视化

好的，以下是实现混淆矩阵可视化的代码，其中使用了sklearn库的confusion_matrix和matplotlib库的imshow和colorbar函数：

import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 定义函数来预测图像的类别
def predict(model, dataloader):
    model.eval()
    preds = []
    targets = []
    with torch.no_grad():
        for data, target in dataloader:
            data = data.to(DEVICE)
            target = target.to(DEVICE)
            output = model(data)
            pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
            preds += pred.cpu().numpy().tolist()
            targets += target.cpu().numpy().tolist()
    return np.array(preds).flatten(), np.array(targets).flatten()

# 加载数据集和模型
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)
model = MyModel()
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
model.to(DEVICE)

# 预测测试集
y_pred, y_true = predict(model, test_loader)

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=range(classes))

# 可视化混淆矩阵
plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues)
plt.colorbar()
tick_marks = np.arange(classes)
plt.xticks(tick_marks, range(classes))
plt.yticks(tick_marks, range(classes))
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('True')
plt.show()

其中，test_dataset是测试集的数据集对象，MyModel是你训练好的模型。你需要将这些代码中的变量名改为你自己的。